output_10_1.png TRAINING A CLASSIFIER 参考 : "Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz" 在学会了以下后： 1. 定义神经网络 2. 计算损失函数 3. 更新权重 What about data Genera ...
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2018-12-25 20:29:30
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1 上采样与下采样 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个： 下采样原理：对于一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始 ...
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2018-12-25 11:18:10
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[TOC] 论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文地址: https://arxiv.org/abs/1610.02357 代码地址: 1. Keras: https://github.com/yanc ...
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2018-12-16 16:36:54
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对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的领域，会不会感觉马上就out了？作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素 ...
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2018-12-13 20:54:58
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Deep Learning是大神Ian GoodFellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville合著的深度学习的武功秘籍，涵盖深度学习各个领域，从基础到前沿研究。因为封面上有人工智能生成的鲜花图像，人送外号“花书” 。该书系统地介绍了深度学习的基础知识和后续发展，是一本 ...
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2018-12-01 20:17:59
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转自：https://blog.minio.io/stream-processing-with-apache-flink-and-minio-10da85590787 Modern technology trends like Machine Learning, Deep Learning, Art ...
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2018-11-28 11:57:17
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在2012年，加州的X Lab 用一千台计算机架成的 Brain，展现了前所未有的机器学习能力。研究者们准备了一千万张从 视频随机截图的静止画面给 Brain「观看」。研究者没有在系统中默认任何图像知识、也没有在图片上附加任何说明标签，就让机器自己发掘图库所隐含的规则。在三天的「观看」学习之后，Brain成功地将这些视频截图分成了三类：人脸、身体、还有──猫。能够区分出猫的图片，是 Brain的一大突破，也是这个研究结果的一大亮点（及笑点），但它的重要性绝不仅于此。它代表机器从此能够如同人类一样，在庞杂无尽的数据中自己找出潜在的抽象规则，而不需要他人的说明或指导。它也标示着人工智能（Artificial intelligence, AI）的新篇章：深度学习（deep learning）技术。
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2018-11-22 20:42:03
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Yoshua Bengio 等人组织的深度学习&强化学习夏季课程最近放出了课程视频，课程PPT早些时候也都放了出来。该课程主要通过深度学习与强化学习从理论到实践介绍各种先进方法，并覆盖了机器学习发展前沿的方方面面。视频并没有带英文字幕。 课程视频地址http://videolectures.net/ ...
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2018-11-11 19:11:23
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Ablation study: 消融研究，指通过移除某个模型或者算法的某些特征，来观察这些特征对模型效果的影响 以下摘自：https://www.quora.com/In the context of deep learning what is an ablation study An ablati ...
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2018-11-10 15:20:30
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spectral analysis和formants，倒频谱，mel谱等feature有关； training和recognition涉及到：基础的（DWT，HMM，Viterbi等）；高阶的（deep learning等）。 ...
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2018-11-10 10:49:34
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